'포세이돈' 위에서 완성된 물리 추론…
KAIST 연구팀 ICML 2026 국제 AI 챌린지 정상 차지
한국과학기술원(KAIST) AX학과 문일철 교수 연구팀이
바로AI의 수냉식 GPU 서버 'POSEIDON Quadro(Pro6000x2)' 환경에서 수행한 연구로
세계 최고 권위의 인공지능(AI)·기계학습(Machine Learning) 학회인 국제머신러닝학회(ICML) 2026 국제 챌린지에서
세계 정상에 올랐습니다.
이번 챌린지는 ETH 취리히(ETH Zurich), 푸단대(Fudan University),
상하이 이노베이션 연구소(Shanghai Innovation Institute) 등 세계 유수 연구기관을 포함한 139개 참가팀이 경쟁했으며,
연구팀은 최종 평가에서 가장 높은 성적을 거두며 우승을 차지하여
7월 11일 서울에서 열린 ICML 공식 시상식에서 1등을 수상했습니다.
ICML 2026 수상자 사진 (왼쪽부터) KAIST KI로보틱스연구소 나병후 박사, 데이터사이언스대학원 곽지석 박사과정, 산업및시스템공학과 조수현 박사과정, 김태우 석사과정 [사진출처=카이스트]
물리 법칙까지 스스로 추론하는 AI, 어떻게 만들었나
이번 챌린지는 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 이해한 뒤,
물리 법칙을 적용해 정답뿐 아니라 풀이 과정까지 생성하는 AI의 추론 능력을 평가하는 국제 챌린지입니다.
연구팀은 여러 AI 파운데이션 모델을 각각 독립적인 에이전틱 AI로 구성한 뒤,
서로 답을 검증하고 토론하는 멀티에이전트 AI(Multi-Agent AI, 여러 AI 에이전트가 협업하며 문제를 해결하는 방식) 구조를 개발했습니다.
이를 통해 개별 AI의 오류를 줄이고 추론의 신뢰성을 높여 세계 최고 성능을 달성했으며,
복잡한 물리 현상에 대한 AI 추론과 에이전틱 AI 모델의 새로운 가능성을 제시했습니다.
물리문제를 푸는 ICML 2026 우승 Agentic AI의 구조도
세계 정상급 AI 추론 연구, '포세이돈'이 함께했습니다
이번 연구는 바로AI의 수냉식 GPU 서버 'POSEIDON Quadro(Pro6000x2)' 위에서 이뤄졌습니다.
여러 에이전트가 동시에 구동되며 병렬로 추론과 검증을 주고받는 만큼,
일반적인 단일 모델 연구보다 훨씬 많은 GPU 자원이 요구되었습니다.
이 과정이 장시간 이어지는 동안 자원이 끊기거나 성능이 저하되지 않도록 안정적인 인프라가 뒷받침되어야 했으며,
POSEIDON이 그 든든한 기반이 되었습니다.
BARO AI는 이번처럼 높은 수준의 AI 연구가 실제 성과로 이어질 수 있도록,
연구 현장의 요구에 맞춘 GPU 인프라를 계속 선보일 계획입니다.
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2026.07.30
'포세이돈' 위에서 완성된 물리 추론…
KAIST 연구팀 ICML 2026 국제 AI 챌린지 정상 차지
한국과학기술원(KAIST) AX학과 문일철 교수 연구팀이
바로AI의 수냉식 GPU 서버 'POSEIDON Quadro(Pro6000x2)' 환경에서 수행한 연구로
세계 최고 권위의 인공지능(AI)·기계학습(Machine Learning) 학회인 국제머신러닝학회(ICML) 2026 국제 챌린지에서
세계 정상에 올랐습니다.
이번 챌린지는 ETH 취리히(ETH Zurich), 푸단대(Fudan University),
상하이 이노베이션 연구소(Shanghai Innovation Institute) 등 세계 유수 연구기관을 포함한 139개 참가팀이 경쟁했으며,
연구팀은 최종 평가에서 가장 높은 성적을 거두며 우승을 차지하여
7월 11일 서울에서 열린 ICML 공식 시상식에서 1등을 수상했습니다.
ICML 2026 수상자 사진 (왼쪽부터) KAIST KI로보틱스연구소 나병후 박사, 데이터사이언스대학원 곽지석 박사과정, 산업및시스템공학과 조수현 박사과정, 김태우 석사과정 [사진출처=카이스트]
물리 법칙까지 스스로 추론하는 AI, 어떻게 만들었나
이번 챌린지는 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 이해한 뒤,
물리 법칙을 적용해 정답뿐 아니라 풀이 과정까지 생성하는 AI의 추론 능력을 평가하는 국제 챌린지입니다.
연구팀은 여러 AI 파운데이션 모델을 각각 독립적인 에이전틱 AI로 구성한 뒤,
서로 답을 검증하고 토론하는 멀티에이전트 AI(Multi-Agent AI, 여러 AI 에이전트가 협업하며 문제를 해결하는 방식) 구조를 개발했습니다.
이를 통해 개별 AI의 오류를 줄이고 추론의 신뢰성을 높여 세계 최고 성능을 달성했으며,
복잡한 물리 현상에 대한 AI 추론과 에이전틱 AI 모델의 새로운 가능성을 제시했습니다.
물리문제를 푸는 ICML 2026 우승 Agentic AI의 구조도
세계 정상급 AI 추론 연구, '포세이돈'이 함께했습니다
이번 연구는 바로AI의 수냉식 GPU 서버 'POSEIDON Quadro(Pro6000x2)' 위에서 이뤄졌습니다.
여러 에이전트가 동시에 구동되며 병렬로 추론과 검증을 주고받는 만큼,
일반적인 단일 모델 연구보다 훨씬 많은 GPU 자원이 요구되었습니다.
이 과정이 장시간 이어지는 동안 자원이 끊기거나 성능이 저하되지 않도록 안정적인 인프라가 뒷받침되어야 했으며,
POSEIDON이 그 든든한 기반이 되었습니다.
BARO AI는 이번처럼 높은 수준의 AI 연구가 실제 성과로 이어질 수 있도록,
연구 현장의 요구에 맞춘 GPU 인프라를 계속 선보일 계획입니다.
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